模型與訓練

NLP 是什麼？大語言模型底下那層語言技術

2026/1/24酒Ann935 字約 3 分鐘

NLP（Natural Language Processing，自然語言處理）是讓電腦能夠理解和處理人類語言的技術。它結合了語言學、電腦科學與 AI，使電腦能理解文字或語音的意義，並進行分析、推理與生成。NLP 是大型語言模型的基礎技術，斷詞、詞性標註、向量化這些步驟，都屬於它的範圍。

NLP 是什麼？大語言模型底下那層語言技術

很多人以為 AI 處理語言是從 ChatGPT 開始的。其實在那之前，讓電腦讀懂人話這件事已經做了幾十年，那個領域就叫 NLP。

你將學到什麼

定義

NLP 是讓電腦理解、處理與生成人類語言的技術領域。

白話比喻

像語言的翻譯官：把人話拆成電腦能算的數字，再把結果翻回人話。

跟誰容易搞混

NLP 是領域，LLM 是這個領域裡目前最強的一種做法，不是同一層的東西。

定義

NLP（Natural Language Processing）中文叫自然語言處理，是讓電腦能夠理解和處理人類語言的技術。它結合了語言學、電腦科學與 AI 技術，使電腦能理解文字或語音的意義。

它的目標有五個：理解語言、處理語言、生成人語言、人機互動、跨語言應用。

白話比喻

電腦其實只會算數字，不會讀中文。NLP 就是那位翻譯官，先把一句話拆成詞、標好詞性、轉成數值向量，讓電腦算得動。

算完之後，再把結果翻回人看得懂的話，例如這句話的情緒是正向的、使用者的意圖是建議活動。

NLP 的處理流程

輸入文本：使用者輸入文字
文本前處理：斷詞、去除停用詞、詞性標註、正規化
特徵表示：把文字轉換為電腦能理解的數值向量，也就是 Embedding
模型理解：使用 NLP 模型理解語意與脈絡
任務輸出：產生分析結果或自然語言回應

實際用例

以「今天天氣很好，我們去公園散步吧」這句話為例。前處理會先把它斷成詞，特徵表示把詞轉成向量，模型理解語意與脈絡。

最後輸出的是結構化的判斷：情感為正向、意圖是建議活動、關鍵詞是天氣與公園與散步，並生成一句自然的回應。整條路走完，才是一次完整的自然語言處理。

常見誤解很多人把 NLP 跟 LLM 當成同一件事。NLP 是一個領域，LLM 是這個領域裡目前最強的一種模型；NLP 的核心技術，特別是深度學習與 Transformer 架構，正是大語言模型強大理解與生成能力的來源。

本文源起本文內容出自酒Ann 的「AI 實戰陪跑班」課程教材，由酒Ann 編寫成彙編條目。想系統性搞懂 AI 名詞，歡迎追蹤酒Ann 的 Facebook。

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常見問答

有了 LLM 之後還需要 NLP 嗎？

需要。斷詞、去除停用詞、詞性標註、正規化、向量化這些前處理，仍然是實務流程的一部分，很多輕量任務用傳統 NLP 反而更快更便宜。

NLP 跟 LLM 是什麼關係？

NLP 是領域，LLM 是這個領域裡的一種模型。NLP 的文本處理、語意理解與語言生成技術支撐並驅動了 LLM 的出現。

NLP 可以做哪些事？

聊天機器人與客服助理、機器翻譯、情感分析、文件摘要、語音辨識、問答系統、內容生成、資訊抽取，都是常見的應用。